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A parallel scheduling algorithm for reinforcement learning in large state space: 2012年; 在加强学习的区域的主要挑战正在可伸缩直到更大、更复杂的问题。瞄准加强学习的可伸缩的问题，学习方法的可伸缩的加强， DCS-SRL，根据 divide-and-conquer 策略，和它的集中被建议被证明。在这个方法，在大州的空间或连续州的空间的学习问题被分解成多重更小的 subproblems。给一个特定的学习算法，每 subproblem 能与有限可得到的资源独立地被解决。最后，部件答案能被重新结合获得需要的结果。探讨在调度程序优先考虑 subproblems 的问题，安排算法的加权的优先级被建议。这个安排算法保证那计算集中于被期望最大地高效的问题空间的区域。帮助学习过程，一个新平行方法，叫的 DCS-SPRL，从把 DCS-SRL 与平行安排体系结构相结合被导出。在 DCS-SPRL 方法， subproblems 将在有能力在平行工作的处理器之中被散布。试验性的结果证明基于 DCS-SPRL 学习有快集中速度和好可伸缩性。; Quan LIUXudong YANGLing JINGJin LIJiao LI; 关键词：调度算法可扩展性

基于负载波动预测的虚拟机自主迁移启发式方法被引量：4: 2014年; 成熟的虚拟化技术使云计算软件架构可以灵活、高效、充分地管理和利用硬件资源。虚拟机迁移是实现动态资源管理的关键技术,也是保障云计算平台负载均衡和高可用的重要前提。提出一种基于虚拟机负载波动预测的启发式迁移方法。通过分析虚拟机负载波动平衡情况,设计启发式方法预测虚拟机的负载点和负载波浪的转势时间。实验数据表明,该方法有较强的自适应性,可有效改善虚拟机自主迁移的效率,达到辅助迁移虚拟机的目的。; 黄昊晶崔志明; 关键词：虚拟机负载点

基于相变和似然性的多相图像分割方法被引量：2: 2012年; Sine-Sinc模型是一种基于材料科学中Modica-Mortola物理相变原理的多相图像分割方法.针对该模型分割结果不完全、易受噪声和亮度不均匀性影响的问题,提出了一个改进的Sine-Exp-Gauss多相图像分割模型.基于Sine-Sinc模型,Sine-Exp-Gauss模型用指数函数代替Sine-Sinc模型的Sinc函数,并从分段常数图像假设推广到高斯分布函数图像假设;模型偏微分方程的数值解采用凸函数分裂方法迭代,获得每个相的局部最优解,同时给出一种标准初始化方法使迭代过程易于收敛到理想局部极小值.与Sine-Sinc模型和偏差矫正模型相比,实验结果证明Sine-Exp-Gauss模型在噪声消除和自偏差矫正方面都更加鲁棒.; 刘纯平CHENFu-HHa龚声蓉崔志明刘全; 关键词：多相图像分割

Ad Hoc网络中的视频传输方法与技术综述: 2012年; Ad Hoc网络由于拓扑变化以及节点的移动导致路径经常性中断,使得Ad Hoc网络信道误码率和传输丢包率高,这给视频传输带来了新的挑战。因此,研究适合Ad Hoc网络的视频编码和传输方法成为了当今一大热点。在结合Ad Hoc网络传输特性的基础上,从视频编码、传输和接收端同时入手,对目前Ad Hoc网络视频传输的研究现状和主要方法进行了系统的论述,并对适合Ad Hoc网络传输视频的新机制及其关键技术进行了展望。; 王朝晖; 关键词：AD HOC 视频编码视频传输

Image categorization using a semantic hierarchy model with sparse set of salient regions: 2013年; Chunping LIUYang ZHENGShengrong GONG; 关键词：语义信息图像数据库纹理基元

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